一、 一、设计背景

随着计算机技术对各行业的不断渗入,国内高校对非计算机专业通常都会开设一门计算机语言编程课程以及数学建模类课程，以便培养学生的计算思维，主要讲授为C、JAVA、C 、VB等程序设计语言以及数学分析与数学建模。传统的教学方式主要是老师在课堂上传授相关的知识，学生在课下查阅相关的书籍资料或者视频资料，之后再打开相应的软件进行练习，学习起来十分不方便，且入门困难。随着社会的不断发展以及人们对教育重视程度的不断提升，人们愈发意识到学习与实践平台的重要性，提供有针对性以及方便快捷的学习与实践平台将学习与实践紧密的结合在一起已经成为了教育领域的一大趋势。

Jupyter Notebook（此前被称为IPython Notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言，如python、R语言，Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown，其自带了 Numpy、Scipy、Matplotlib、Jupyter Notebook 等，该版本能够自动解决各开发包之间的版本依赖，安装十分简单。学习者可以将其编写的 Python 等代码的说明文字、代码、图表、公式、结论都整合在一个文档中。不仅能在文档中执行代码，还能以网页形式分享目前，故使用这一平台进行学习十分方便快捷。jupyter 在数据分析和数据挖掘领域应用都较为广泛，是进行数据分析和建模的一个较好的工具。虽然jupyter是一个非常先进的分析工具，但是在国内研究领域关于jupyter在数据建模方面运用的研究还较少，其在这数据建模方面的运用还有很大的发展空间。

目前，Jupyeter Notebook在国外被大量运用于课程教学中，很多研究都涉及其在教学方面的应用，如巴德学院的KeithJ.O’Hara和布林莫尔学院的DouglasBlank曾研究了Jupyter Notebook在人工智能教学方面的应用。在国内，也有一些研究者做过一些jupyter在教学应用领域的研究，如刘宏,王彦芳曾探讨Jupyter Notebook平台在C语言教学改革上的应用，薛煜阳曾探讨Jupyter Notebook在Python教学中的应用。但是还鲜少有研究者探究jupyter在数学模型研究领域中的应用。

基于Jupyter的最优化建模学习与实践平台旨在通过构建这一平台，系统性的展现利用jupyter构建最优化模型的过程，可以弥补利用jupyter建立数学模型在教学领域的空白，并且其内容设计适合不同水平的学习者，能够让不同水平的学习者获得较好的学习体验，使学习者能够高效的学会所学知识。

二、 二、设计目的及意义

1.设计目的

随着教育领域教学方法的不断发展，需要新的教学方法以适应不同学科学习情况，其中数学建模课程区别与一些传统的课程的一大显著特点是传统的书本式教学方式远远满足不了数学建模过程的学习，数据建模类课程的学习与实践过程必须要紧密的结合在一起。

基于Jupyter的最优化建模学习与实践研究旨在利用jupyter Notebook的交互式笔记本的这一优良特性，将最优化模型的学习与实践过程紧密结合在一起，给学习者提供优质的学习平台以及良好的学习体验。该平台旨在打造一个集学习与实践于一体的学习环境，向学习者传授基础编程知识、根据基础知识构建最优化模型的全过程的详细步骤以及最优化模型的应用等方面的知识，拥有不同基础的学习者均可以在这个平台上根据指导内容进行系统性的学习，并且在学习完某一知识点后可以在该平台上直接练习和做笔记，方便快捷，大大提高学习者的学习效率。同时研究旨在提高老师的课堂效率，帮助老师与同学，同学与同学中间更好的沟通和交流。